# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import scrapy


# 如果想使用管道的话 就必须在setting中开启管道 找到如下的代码 将代码下方的字典取消注释即可
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
class DangdangwangPipeline:
    # 方法二
    def open_spider(self, spider):
        # 在爬虫文件执行之前就执行的方法
        # 所有的文件都会保存在book.json文件中
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='utf-8')

    # item就是yield后面的book对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 方法1
        # write方法参数必须是字符串
        # 要使用追加模式
        # 这种方式不推荐 因为每一次都要打开文件，对文件的操作过于频繁
        # with open('book.json','a',encoding='utf-8')as fp:
        #     fp.write(str(item))

        # 方法二
        self.fp.write(str(item))
        return item

    # 在爬虫文件执行之后 执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()


import urllib.request


# 多条管道开启 下载不同类型的数据
# 定义管道类 并开启
class DangdangwangDownloadPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        url = 'http:' + item.get('src')
        # 图片都会保存在booksImage文件中 需要提前创建目录 注意这里伪节省空间就没有下载图片
        # 这里的代码实测可以运行
        filename = './booksImage/' + item.get('name') + '.jpg'

        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=filename)

        return item
